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研究背景与目的弥漫性脑胶质瘤是最常见的原发性中枢神经系统肿瘤,其中胶质母细胞瘤（glioblastoma multiforme,GBM）预后最差,中位生存时间仅为11～19个月[1]。2021年第5版WHO CNS肿瘤分类中,确立了一些新的与肿瘤发生发展、恶性转归、治疗预后等相关的分子标志物,推进了分子特征在CNS肿瘤分类中的作用,突出了分子特征在胶质瘤整合诊断中的重要性。其中IDH、ATRX等分子特征已成为整合诊断的关键基因,明确了分子特征的变化与胶质瘤患者的治疗效果和预后密切相关,对于胶质瘤生物学行为的预测,与更多依赖于组织病理学的分级标准相比,分子特征的变化则具有更加重要的临床意义。动态对比增强磁共振成像（dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI）技术能够定性和定量描述肿瘤微血管血流动力学特征,有助于预测肿瘤分级和分子分型。目前,脑胶质瘤诊断金标准是肿瘤切除手术或活检手术获取标本,进行组织病理和分子病理整合诊断,属于有创检查。因此,术前对临床相关生物标志物的非侵入性检查获得的脑胶质瘤分级和分子分型的重要参考信息,有利于治疗决策和治疗效果评估。DCE-MRI分析的准确性不仅依赖扫描参数,还依赖后处理模型及方法的可靠性。几乎所有DCE-MRI模型必须确定动脉输入函数（arterial input function,AIF）,选取AIF是大多数数学药代动力学（pharmacokinetic,PK）建模的关键要求。最常用的AIF测定方法有:基于人群法、特定个体法。临床广泛应用的后处理软件如Tissue-4D和Omni-Kinetics（OK）为分別采用了基于人群和特定个体两种方法的模型。本研究旨在通过两个后处理模型分别对脑胶质瘤患者DCE-MRI图像进行分析,进而比较不同参数对脑胶质瘤分级的有效性和准确性,同时评估各参数作为胶质瘤分子分型诊断的影像标志物的价值。以期为胶质瘤分级及分子分型的临床应用提供最有效可靠的后处理模型及参数,为临床诊治评估提供重要参考依据。研究方法1.DCE-MRI不同后处理模型对胶质瘤分级的诊断价值收集陆军特色医学中心2013年1月至2019年7月共89例首诊脑肿瘤患者,术后病理结果均为弥漫性脑胶质瘤（WHO2～4级）,术前行头颅MRI扫描,包括常规MRI、增强和DCE-MRI扫描。将DCE-MRI数据分别导入Tissue-4D和OK模型中,通过热点分析生成Ktrans、Kep、Ve、Vp、IAUC值。经OK模型中直方图分析,获得DCE-MRI参数的平均值（mean）、能量（energy）、熵（entropy）、峰度（kurtosis）、偏度（skewness）,第5、10、25、50、75、90百分位数,数据统计后进行分析。2.DCE-MRI不同后处理模型对胶质瘤分子分型的评估价值经免疫组化及分子病理检测后,从上述89例中筛选出具有完整IDH、MGMT和ATRX分子病理结果的患者,共53例。分别用后处理模型OK和Tissue-4D进行DCE-MRI图像热点分析,获取Ktrans、Kep、Ve、Vp及IAUC值,数据统计后进行分析。研究结果1.DCE-MRI不同后处理模型对胶质瘤分级的诊断价值1.1 Tissue-4D模型Ktrans、IAUC在不同级别间均有差异,4级高于3级高于2级（P＜0.05）,3级和4级Ve均高于2级（P＜0.05）,4级Kep低于2级（P＜0.05）。OK模型Ktrans、Vp在不同级别间均有差异,4级高于3级高于2级（P＜0.05）,3级和4级Ve均高于2级（P＜0.05）,4级Kep低于2级（P＜0.05）。1.2.OK模型直方图分析,Ktrans的50th,Ve的平均值、75th、90th,Kep的平均值、熵、50th及Vp的平均值在鉴别2级与3级、2级与4级间差异均具有统计学意义（P＜0.05）,Vp的能量、熵、50th、75th、90th及Kep的能量,在鉴别2级与4级、3级与4级间的差异均具有统计学意义（P＜0.05）。1.3.OK模型Ktrans与胶质瘤级别之间相关性最大（r=0.775,P＜0.01）。鉴别2、3级时,OK模型Ktrans AUC为0.848（P＜0.01）,诊断效能最高;鉴别2、4级时,Tissue-4D模型Ktrans AUC为0.949（P＜0.01）,诊断效能最高;鉴别3、4级时,OK模型Ktrans AUC为0.906（P＜0.01）,诊断效能最高。2.DCE-MRI不同后处理模型对胶质瘤分子分型的评估价值2.1.两种模型中,IDH突变型比IDH野生型的Ktrans、Ve、Vp低（P＜0.05）。MGMT甲基化型比MGMT非甲基化型的Ktrans、Kep低（P＜0.05）。在ATRX分型中,仅OK模型Vp有差异,ATRX保留型的Vp值高于ATRX缺失型（P＜0.05）。2.2.Tissue-4D模型Kep与MGMT分型之间相关性最大（r=0.570,P＜0.01）。鉴别IDH突变型与IDH野生型时,Tissue-4D模型Ktrans AUC为0.790（P＜0.01）,诊断效能最高;鉴别MGMT甲基化型与MGMT非甲基化型时,Tissue-4D模型Kep AUC为0.832（P＜0.01）,诊断效能最高;鉴别ATRX保留型与ATRX缺失型时,OK模型Vp AUC为0.629（P＜0.01）,诊断效能最高。研究结论1.两种模型Ktrans及Ve值对胶质瘤分级有较高的诊断效能,Ktrans及Ve值可以作为术前评估胶质瘤分级的影像标志物。其中,OK模型直方图分析相比热点分析参数更丰富、更全面,DCE-MRI不同分析方法的选取对胶质瘤分级诊断具有重要的临床参考价值。2.两种模型Ktrans值在鉴别IDH和MGMT分子分型上有较高的诊断效能,OK模型Vp值在鉴别ATRX分子分型上有重要的诊断意义。Ktrans及Vp值可以作为术前评估胶质瘤分子分型的影像标志物。3.在胶质瘤分级中,与Tissue-4D模型单一分析方法比较,OK模型有多种分析方法,提高了诊断准确性,且在ATRX分子分型中OK模型具有更高的诊断效能。术前DCE-MRI不同后处理模型的选取对胶质瘤整合诊断具有重要的临床参考价值。